[閒聊]ChatGPT:區塊鏈與語言模型:數位革新的合力
前幾天看到文章説 已經有人利用FB洩漏的資訊在筆電上實現類似ChatGPT的技術
所以我試著問GPT一些問題 獲得一些心得 分享給大家
所以以下的文章是ChatGPT寫的,包含標題XDD
有興趣請往下慢慢看~
(至於FB洩漏什麼 請自行搜尋 我網址沒存XD)
(老手就不用看了,ChatGPT 適合掃盲而已XD)
我:
大型語言訓練模型如果不需要使用大量資源,亦即在一台高階筆記型電腦上即可客制化個人需求,那麼這個世界會有什麼變化?請著重在個人的數位生活體驗上。
ChatGPT:
如果大型語言訓練模型可以在一台高階筆記本電腦上客制化個人需求而無需大量資源,將會對個人的數位生活體驗產生一些重要變化:
1個人助理:人們可以建立自己的個人助理,該助理將基於模型的能力提供更智能、自訂化的回答和建議。這意味著人們可以有更個人化、即時的支援,無論是在處理日常任務、解答問題還是獲取資訊上。
2自訂化應用程式:使用者可以利用語言模型來開發自己的應用程式,無需依賴龐大的資源和專業知識。這使得軟體開發變得更加普及和容易上手,讓人們能夠開發出適合自己需求的應用程式,提升個人效率和便利性。
3數位內容生成:人們可以使用語言模型來生成各種數位內容,例如文章、小說、詩歌、樂曲等。這樣一來,即使缺乏寫作或創作的專業知識,人們仍然可以創造個人化、多樣化的內容。
4語言學習和翻譯:語言模型可以成為個人的語言學習和翻譯工具。使用者可以透過和模型對話的方式學習新的語言,獲得即時的翻譯幫助,提升自己的語言能力和國際交流能力。
5情感支援:語言模型可以進一步發展情感智能,並提供情感支援。使用者可以與模型進行對話,分享情感和煩惱,獲得理解和建議。這對於那些缺乏情感支持網絡或希望保持隱私的人來說,將帶來實質的幫助。
6個人化的語言處理:如果大型語言訓練模型能夠在一台高階筆記本電腦上進行客制化,那麼個人可以更方便地根據自己的需求訓練和運行語言模型。這意味著個人可以根據自己的喜好、行業、興趣等條件來訓練模型,從而提供更貼合個人需求的語言處理能力。
7隱私和安全性:使用者可以將敏感資訊保留在自己的設備上,而不必將數據發送到雲端服務提供商。這可以增加隱私和安全性,減少數據泄露和濫用的風險。此外,由於數據不需要在互聯網上傳輸,也可以減少監控和竊聽的可能性。
8即時反饋和個性化:在一台高階筆記本電腦上訓練和運行語言模型可以提供即時反饋和個性化的服務。使用者可以立即得到模型的回應,並根據自己的需求進行調整和定制。這種即時性和個性化可以提升使用者的數位生活體驗,使其更高效和便捷。
9降低成本和能源消耗:將大型語言訓練模型的訓練和運行轉移到一台高階筆記本電腦上,可以節省雲端服務的使用成本。同時,由於不需要大量的伺服器和能源供應,這也有助於降低能源消耗,減少對環境的影響。
然而,雖然在一台高階筆記本電腦上客制化個人需求可以帶來許多優勢,但也需要關注相應的挑戰,例如資料隱私和倫理問題。
我:
請試著將上述你的回覆,與已知的加密貨幣或區塊鏈等技術相關聯,想像未來可能產生的新服務或新科技。
ChatGPT:
當將上述的個人化語言模型與加密貨幣或區塊鏈等技術相結合,可以想像未來可能產生以下新服務或新科技:
1基於區塊鏈的智能合約助理:使用者可以透過加密貨幣平台或區塊鏈上的智能合約,建立個人化的智能合約助理。該助理將使用語言模型來解析和執行智能合約,從而提供更智能、自動化的服務。例如,當特定條件符合時,智能合約助理可以自動執行特定操作,如付款、授權或資料共享。
基於區塊鏈的智能合約助理是一種結合語言模型與區塊鏈技術的新服務。透過這種服務,使用者可以建立個人化的智能合約助理,並使用加密貨幣平台或區塊鏈上的智能合約來執行相應的操作。
智能合約是一種以程式碼形式存在於區塊鏈上的合約,可以自動執行其中定義的條件和操作。基於區塊鏈的智能合約助理將利用語言模型的能力,解析和執行這些智能合約。使用者可以透過對話的方式與助理進行互動,提供相關指令和資訊。
以下是基於區塊鏈的智能合約助理的一些應用案例:
A自動化支付:使用者可以設定智能合約助理在特定條件下自動執行支付操作。例如,當某個產品達到特定條件或服務完成時,智能合約助理可以自動執行付款操作,並使用加密貨幣進行支付。
B條件式授權:使用者可以設定智能合約助理在特定條件下執行授權操作。例如,當特定條件符合時,智能合約助理可以自動授權某個操作,如訪問特定資源或執行某個功能。
C資料共享和驗證:智能合約助理可以用於安全地共享和驗證數據。使用者可以將特定數據上傳至區塊鏈,並設定智能合約助理對數據的存取權限和使用方式。這樣一來,使用者可以確保數據的安全性和真實性,同時也可以方便地與他人共享數據。
基於區塊鏈的智能合約助理將語言模型的智能化能力與區塊鏈的分散化、不可篡改性相結合,為使用者提供更靈活、安全、自動化的服務。這種服務可以應用於各種領域,如金融、供應鏈管理、數位資產管理等。
2加密貨幣支付與語言模型結合:使用者可以利用加密貨幣進行支付,以獲取更個人化、即時的語言模型服務。使用者可以付費獲得特定時間內的使用權限,以使用語言模型進行對話、提供回答或生成內容。透過區塊鏈的分散化特性,可以實現更安全、隱私保護的支付方式。
當將加密貨幣支付與語言模型結合時,可以實現以下方案:
A加密貨幣支付獲取語言模型服務:使用者可以使用加密貨幣支付來獲取語言模型的個人化服務。這意味著使用者可以透過支付一定數量的加密貨幣,獲得對語言模型的訪問權限,例如一定時間的使用權或某些特定功能的使用權。
B個人化語言模型市場:基於區塊鏈技術,可以建立一個個人化語言模型的市場。使用者可以將自己訓練的語言模型上傳到區塊鏈上,並以加密貨幣進行交易。其他使用者可以使用加密貨幣購買這些語言模型,以獲得個人化的語言處理服務。
C加密貨幣激勵機制:使用者可以通過提供數據或執行特定任務,獲得加密貨幣作為獎勵。這些加密貨幣可以用於購買語言模型服務或支付其他使用者提供的服務。這樣的激勵機制可以鼓勵使用者參與到語言模型的改進和發展中。
D加密貨幣支付驗證語言模型數據集:在訓練語言模型時,數據集的質量和真實性至關重要。基於區塊鏈的驗證機制可以確保數據集的可信度和完整性。使用者可以使用加密貨幣支付來訪問驗證過的語言模型數據集,以提高模型訓練的質量和效果。
這些方案將加密貨幣支付與語言模型結合,使得使用者可以通過使用加密貨幣來獲取個人化的語言處理服務。同時,基於區塊鏈的分散化和加密特性,提供了更安全、透明和可信的交易和數據驗證機制。這樣的結合可以促進語言模型的發展和共享,同時讓使用者更方便地享受到個人化的數位生活體驗。
3基於區塊鏈的語言模型市場:使用者可以將自己的個人化語言模型訓練結果上傳至區塊鏈,並以加密貨幣進行交易。這樣的市場將促進個人與個人之間的交流和共享,使得語言模型變得更加多樣化和個人化。同時,使用者可以從他人訓練的模型中購買特定領域或特定風格的語言模型服務。
基於區塊鏈的語言模型市場是一個想像中的概念,將語言模型的個人化和交易能力與區塊鏈技術相結合。
在這個概念中,使用者可以將他們自己訓練的個人化語言模型上傳至區塊鏈,並將其作為可交易的資產。這些語言模型可以基於特定領域知識、個人風格或其他自定義需求進行訓練,以滿足特定使用者的需求。
其他使用者可以使用加密貨幣在區塊鏈上購買這些語言模型的使用權限。這樣的市場將促進個人與個人之間的交流和共享,使得語言模型變得更加多樣化和個人化。使用者可以根據自己的需求,從市場上選擇特定領域、特定風格或特定能力的語言模型。
區塊鏈技術的優勢之一是去中心化和透明性。這意味著市場中的每一個參與者都可以在區塊鏈上查看交易記錄,確保交易的可追蹤性和安全性。使用者可以信任交易的合約內容,並確保他們所購買的語言模型的品質和來源的真實性。
這樣的市場也可以帶來經濟激勵,促進語言模型的進一步發展和創新。模型的提供者可以通過銷售他們的語言模型而獲得報酬,進一步激勵他們進行更多的研究和訓練,以提供更好的產品和服務。
然而,這個概念還存在一些挑戰和問題需要解決。例如,確保交易的安全性和隱私性,保護語言模型的知識產權,建立可靠的評價和信譽系統等。這需要綜合使用區塊鏈、加密貨幣和其他相關技術來建立一個安全、有效和可信的市場生態系統。
4區塊鏈驗證的語言模型數據集:語言模型的訓練需要大量的數據集,而這些數據集可能來自不同的來源。使用區塊鏈技術可以確保數據集的可靠性和真實性。數據集的提供者可以將其數據上傳至區塊鏈,並通過區塊鏈驗證機制確保其真實性。這樣一來,使用者可以更有信心地使用來自區塊鏈的數據集來訓練個人化的語言模型。
區塊鏈驗證的語言模型數據集是指利用區塊鏈技術來驗證和確保語言模型數據集的可信度和完整性的機制。以下是該機制的詳細說明:
A數據集驗證:在建立語言模型時,需要大量的訓練數據。然而,數據的質量和真實性是保證模型品質的關鍵因素。區塊鏈驗證機制可以確保數據集的可信度,使使用者可以驗證數據集是否經過正確的授權和審查。
B區塊鏈存儲:語言模型的數據集可以以區塊鏈的形式存儲,確保數據的分散化和安全性。這意味著數據集將以分散的節點形式存在,而不是集中存儲在單一的數據庫中。這樣可以減少數據被篡改或丟失的風險。
C加密和數字簽名:區塊鏈驗證機制使用加密和數字簽名技術,確保數據在傳輸和存儲過程中的完整性和真實性。每個數據塊都會被加密,並且包含數字簽名,用於驗證數據的來源和完整性。
D分佈式共識機制:區塊鏈使用分佈式共識機制,例如工作量證明(Proof of Work)或權益證明(Proof of Stake),來確保數據的一致性和共識。這使得任何想要更改或篡改數據的惡意行為變得非常困難,因為它需要攻擊超過半數的節點。
E透明和可驗證性:區塊鏈的特性使得數據集的變更和操作都是公開和可追蹤的。使用者可以通過區塊鏈瀏覽器或相關工具追蹤數據集的歷史記錄和更改,從而增強了數據的透明度和可驗證性。
F去中心化的驗證:區塊鏈驗證的語言模型數據集是去中心化的,不依賴於單一審查機構或中介。這意味著任何人都可以參與驗證數據集的過程,從而增加了驗證的公正性和多樣性。
G契約和智能合約:區塊鏈上的智能合約可以用於定義和執行數據集驗證的規則和條件。使用者可以通過智能合約確定驗證的標準,例如授權機構、審查標準、驗證過程和獎勵機制等。這樣的智能合約能夠自動化驗證過程,提高效率和可靠性。
H激勵和獎勵:區塊鏈驗證機制可以設置相應的激勵和獎勵機制,鼓勵參與者參與驗證過程。這可以通過發放加密貨幣獎勵或其他形式的獎勵來實現,從而吸引更多的驗證者參與並確保數據集的品質和真實性。
這樣的區塊鏈驗證機制可以提供一個去中心化、安全且可信的方式來驗證語言模型的數據集。它確保數據的可信度和完整性,同時提供透明、可追蹤和公正的驗證過程。這將有助於改進語言模型的品質和可靠性,從而提供更優質的語言處理服務。
區塊鏈和語言模型的結合為數位生活帶來了許多新的機會和創新。這些應用能夠改善個人的數位體驗,提供更個性化、安全和可靠的語言處理服務。
隨著技術的不斷發展,我們可以期待更多類似的創新,將區塊鏈和其他前沿技術與語言模型相結合,為個人的數位生活帶來更多便利和價值。我們也期待著您對於這些新興應用的參與和貢獻。
警語提醒:「請謹慎評估新技術的潛在風險和限制。」
結尾提醒:「保持警覺並適應變化,讓區塊鏈和語言模型為我們的數位生活帶來積極影響。」
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走錯板
左轉ai_art
chatgpt就是ai界的政客,好像什麼都講了,講的頭頭是道
好像都沒錯,但又好像有蔣等於沒蔣
我用ChatGPT寫過智能合約
錯板
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Re: [討論] ChatGPT的思維是甚麼?阿肥外商碼農阿肥啦! 剛好看到這篇文章就回覆一下,這次大型語言模型(LLM)表現出來的是語言模型的湧現能 力,我其實不贊同LeCun說的LLM是歪路,畢竟雖然我們可以直覺知道加大網路連接數可能 是實踐人類大腦的一個重要步驟(畢竟人腦的連結數量跟複雜性在生物醫學上都有驗證), 但科學上不去驗證你沒辦法證明某些事情的。18
[問卦] ChatGPT 這次顛覆了那些行業 ?剛才問了 ChatGPT ,它顛覆了那些產業,以下是它的回覆: ChatGPT 是一種具有革命性的技術,以其強大的自然語言處理能力和機器學習技術,在不 同領域產生了深遠的影響,以下是 ChatGPT 顛覆的一些行業和相關案例: 文案行業:ChatGPT 可以協助創建各種形式的內容,例如廣告詞、產品描述、新聞報導等 。例如,OpenAI 曾經展示了一個使用 GPT-3 寫出的 500 字長的新聞報導,而人類記者8
Re: [閒聊] ChatGPT是語言模型不是搜尋引擎"目前的"chatGPT最主要的目標是跟使用者達成對話目的 至少他現在受限於資料庫的關係 你問他 他給你百分之百正確答案這點是做不到的 還會一本正經胡說八道 但目前的chatGPT的語言能力已經很強了6
[問卦] 用PTT來訓練AI語言模型會怎樣PTT是台灣最大的討論區之一,包含了許多不同主題的討論版,從政治、經濟、科技、娛樂 到生活、旅遊等等,因此PTT的資料可以提供豐富的語言資源,進行大型語言模型的訓練可 能會有以下的影響: 增加模型的多樣性:PTT 的資料來源眾多,而每個版的用語、詞彙、語言風格都不同,因此 使用PTT的資料訓練大型語言模型可以增加模型的多樣性,使其更能夠應對不同領域的自然6
Re: [問卦] ChatGPT到底是炒作還是未來趨勢?!其實呢,ChatGPT這種人工智慧語言模型 真的很不簡單欸我覺得這種技術 不是單純的炒作,而是未來的趨勢之一 現在科技發展越來越快 人工智慧在各個領域都有很多應用6
Re: [問卦] ChatGPT改變了什麼行為模式?行? : : 業都發揮著重要作用,對許多人的生活產生了深遠影響。我想請問各位前輩,究竟Ch at : : T改變了哪些行為模式呢? : : 希望大家能分享一些寶貴的經驗和看法,讓我對ChatGPT及其對社會行為模式的影響4
[問卦] ChatGPT有沒有辦法答對國中小數學題嗨,大家呷飽沒? ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人程式 該程式使用基於GPT-3.5架構的大型語言模型並以強化學習訓練 目前仍以文字方式互動 而除了可以用人類自然對話方式來互動2
Re: [問卦] AI產出的產品之間有關聯性嗎?: 阿肥碼農阿肥啦!有興趣可以看我在科技版的文章,看一下chatGPT的思維模式綜述。 #1Zxi_nPB (Tech_Job) 基本上,現在的深度學習突破的領域在學術界已經是一兩年前的舊聞了,現在所有的語言 視覺模型最好的成果都是基於Transformers(變形金剛)這個家族爆發性成長的結果。2
Re: [問卦] AI機器人的信度和效度?阿肥外商碼農阿肥啦!在下鍵盤研究員回答一下你的問題, 1. 先說統計檢驗部分,一般而言在傳統研究領域小數據上都會要你做一些傳統的統計檢驗, 例如你加了某個方法以後會更好,你要跟讀者證明A優於B,要避免模型有隨機性那做了可以 證明你是對的。不過現在大部分NLP訓練都是基於巨量數據像GPT-3有45TB的文本,這麼大的 數據情況下我們都會假設數據服從中央極限定理符合常態分佈,那做假設檢驗就有點多餘。